Optimización de la técnica de espectrometría gamma para la medida de radiactividad ambiental
- GARCÍA-TALAVERA SAN MIGUEL, MARTA
- Begoña Quintana Arnés Directora
Universidad de defensa: Universidad de Salamanca
Fecha de defensa: 25 de octubre de 2002
- Francisco Fernández González Presidente
- Joan Sanchez Cabeza Secretario/a
- Alejandro Martín Sánchez Vocal
- Manuel García León Vocal
- Rafael García-Tenorio García-Balmaseda Vocal
Tipo: Tesis
Resumen
En esta tesis se desarrollan una serie de métodos con el fin de optimizar la cantidad de información que puede extraerse de un espectro y medioambiental y de mejorar la exactitud y precisión de los resultados obtenidos. Se presenta una metodología de simulación, basada en GEANT 3.21, que permite reproducir los valores de la eficiencia de detectores HPGe con gran precisión en el intervalo 46.5-1800 keV. Para ello, es necesario implementar la geometría del detector mediante una cuidada planificación de las geometrías de medida y la combinación de emisores de bajas y altas energías. En el caso de fuentes extensas, es necesario caracterizar, además de la geometría de medida, tanto la densidad aparente de la muestra como su composición química. Analizando los efectos de la composición química en la eficiencia de matrices medioambientales probamos como, sin embargo, para determinados tipos de muestras es posibles adoptar una composición química tipo a energías superiores a 60 keV. Aplicamos además la simulación de MC al cálculo de correcciones por suma en coincidencia para radionúclidos de las tres cadenas de desintegración naturales. Demostramos como para algunos de ellos, las correcciones superan ampliamente las incertidumbres asociadas a la estadística de contaje. Por tanto, la introducción de factores de corrección permite evitar desviaciones sistemáticas y rebajar considerablemente las incertidumbres asociadas. La última de las contribuciones de este trabajo a la espectrometría gamma, en concreto al análisis de espectros, es el método hídrido basado en algoritmos genéticos desarrollado para la deconvolución de múltiples. La aplicación de algoritmos genéticos permite obviar la inicialización de parámetros de ajuste, evitando los problemas de convergencia característicos de los métodos de ajuste locales en espacios complejos. De este modo, es posible extraer una mayor información de los espec